kmediod算法
聚类算法有哪几种 -
1、K-MEANS算法:接受输入量k,然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。2、K-MEDOIDS算法:这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的说完了。
改进的算法:k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心的作用,这样的一个medoid就标识了这个类。K-medoids和K-means不一样的地方在于中心点的选取,在K-means中,我们将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值,在K-medoids算法中,我们将从当前cluster 中选取这样一个点——..
1、K-MEANS算法:接受输入量k,然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。2、K-MEDOIDS算法:这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的说完了。
改进的算法:k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心的作用,这样的一个medoid就标识了这个类。K-medoids和K-means不一样的地方在于中心点的选取,在K-means中,我们将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值,在K-medoids算法中,我们将从当前cluster 中选取这样一个点——..
改进的算法:k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心的作用,这样的一个medoid就标识了这个类。步骤:1,任意选取K个对象作为medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。以下是循环的:2,将余下的对象分到各个类中去(根据与medoid最相近的原则);3,对于每个类(Oi)中,顺序选取一个Or是什么。